Увод у животни циклус машинског учења (МЛ)
Животни циклус машинског учења говори о стицању знања путем података. Животни циклус машинског учења описује трофазни процес који користе научници података и инжењери података за развој, обуку и послуживање модела. Развој, обука и услуга модела машинског учења резултат је процеса који се зове животни циклус машинског учења. То је систем који користи податке као улаз, има могућност учења и побољшања користећи алгоритме, а да није програмиран за то. Животни циклус машинског учења има три фазе као што је приказано на доњој слици: развој цевовода, обука и закључак.
Први корак у животном циклусу машинског учења састоји се од претварања необрађених података у очишћени скуп података, а тај се скуп података често дели и поново користи. Ако аналитичар или истраживач података који наиђу на проблеме примљених података, морају да приступе оригиналним скрипту података и трансформацији. Постоји низ разлога због којих бисмо се можда желели вратити на старије верзије наших модела и података. На пример, проналажење раније најбоље верзије може захтевати претрагу многих алтернативних верзија, јер се модели неизбежно деградирају у својој предиктивној снази. Постоји много разлога за ову деградацију, попут промене у дистрибуцији података што може резултирати брзим падом предвиђајуће моћи као компензације за грешке. Дијагностицирање овог пада може захтијевати упоређивање података о обуци с подацима уживо, преквалификацију модела, ревизију ранијих дизајнерских одлука или чак редизајнирање модела.
Учење из грешака
Развој модела захтева одвојену обуку и тестирање скупова података. Прекомерна употреба података испитивања током обуке може довести до лоше генерализације и перформанси, јер могу довести до прекомерног уклапања. Контекст овдје игра виталну улогу, стога је потребно разумјети који су подаци кориштени за обуку предвиђених модела и са којим конфигурацијама. Животни циклус машинског учења заснива се на подацима јер су модел и резултати обуке повезани са подацима на којима је обучен. Преглед цјеловитог цјевовода за стројно учење са становишта података приказан је на доњој слици:
Кораци укључени у животни циклус машинског учења
Машински програмер стално врши експериментирање са новим скуповима података, моделима, библиотекама софтвера, подешавањем параметара у циљу оптимизације и побољшања тачности модела. Пошто перформансе модела у потпуности зависе од улазних података и процеса обуке.
1. Изградња модела машинског учења
Овај корак одлучује о типу модела на основу апликације. Такође открива да је примена модела у фази учења модела тако да се они могу правилно дизајнирати у складу са потребама намењене примене. Доступни су различити модели машинског учења, као што су Супервисор модел, Несуђени модел, класификацијски модели, регресијски модели, кластерирање и модели учења ојачања. Блиски увид је приказан на слици испод:
2. Припрема података
Различити подаци могу се користити као улаз за потребе машинског учења. Ови подаци могу потицати из различитих извора, као што су бизнис, фармацеутске компаније, ИоТ уређаји, предузећа, банке, болнице итд. Велике количине података се пружају у фази учења машине јер се повећавањем броја података прилагођава према дајући жељене резултате. Ови излазни подаци могу се користити за анализу или користити као улаз у друге апликације или системе машинског учења за које ће деловати као основно место.
3. Модел тренинг
Ова фаза се односи на стварање модела из података који су му дати. У овој фази, део података о тренингу користи се за проналажење параметара модела, као што су коефицијенти полинома или тежине машинског учења, што помаже умањивању грешке за дати скуп података. Преостали подаци се затим користе за тестирање модела. Ова два корака се углавном понављају више пута како би се побољшале перформансе модела.
4. Одабир параметара
То укључује избор параметара повезаних са тренингом који се такође називају хиперпараметри. Ови параметри контролишу ефикасност тренажног процеса и, на концу, од тога зависи учинак модела. Они су од пресудне важности за успешну производњу модела машинског учења.
5. Трансфер учење
Будући да има много користи у поновној употреби модела машинског учења у разним доменима. Дакле, упркос чињеници да се модел не може директно премештати између различитих домена, он се користи за пружање полазног материјала за почетак обуке модела следеће фазе. На тај начин значајно се смањује време за тренинг.
6. Верификација модела
Улаз у ову фазу је обучени модел произведен од стране фазе учења модела, а резултат је верификовани модел који пружа довољно информација како би корисници могли да утврде да ли је модел погодан за његову наменску примену. Стога се ова фаза животног циклуса машинског учења бави чињеницом да модел исправно ради када се поступа са улазима који су невидљиви.
7. Уградите модел машинског учења
У овој фази животног циклуса машинског учења примењујемо се за интегрисање модела машинског учења у процесе и апликације. Крајњи циљ ове фазе је правилна функционалност модела након увођења. Моделе би требало распоредити на такав начин да се могу користити за закључивање, као и да их треба редовно ажурирати.
8. Мониторинг
То укључује укључивање сигурносних мера за осигурање исправног рада модела током његовог животног века. Да би се то десило потребно је правилно управљање и ажурирање.
Предности животног циклуса машинског учења
Машинско учење даје предности снаге, брзине, ефикасности и интелигенције путем учења без експлицитног програмирања ових у апликацији. Пружа могућности за побољшане перформансе, продуктивност и робусност.
Закључак - Животни циклус машинског учења
Системи машинског учења постају све важнији из дана у дан јер се количина података укључених у разне апликације нагло повећава. Технологија машинског учења је срце паметних уређаја, кућанских апарата и мрежних услуга. Успех машинског учења може се проширити и на безбедносне системе, управљање подацима, рачунарство високих перформанси, које има велики потенцијал у апликативним доменима.
Препоручени чланци
Ово је водич за животни циклус машинског учења. Овде смо расправљали о уводу, учењу из грешака, корацима који су укључени у животни циклус и предности машинског учења. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Компаније за вештачку интелигенцију
- Анализа КликВиев скупа
- ИоТ екосистем
- Цассандра Дата Моделинг